典型文献
一种基于Grubbs和孤立森林的多维序列异常检测方法
文献摘要：
传统的异常检测是针对单维指标进行异常判别,及时发现故障或隐患.随着计算机技术的发展,异常检测的方式也发生改变,逐渐发展为面向实时性更强、信息更加丰富的大数据场景的多维序列异常检测.同时,太多的维度以及数据量会导致检测速度变慢,累积更多的错判和漏判,很难发现相关联的异常指标数据,不利于整体分析问题.基于此,提出了一种基于Grubbs和孤立森林的多维序列异常检测算法,对采集到的多维数据使用优化的孤立森林算法进行异常检测,最后得出相关异常值发生的时间点以及相关联的异常数据.实验结果表明,该方法可获得较高的准确率和计算效率.
文献关键词：
多维序列;异常检测;孤立森林;Grubbs
中图分类号：
作者姓名：
王锐
作者机构：
中国移动通信集团广东有限公司,广东广州510623
文献出处：
引用格式：
[1]王锐-.一种基于Grubbs和孤立森林的多维序列异常检测方法)[J].移动通信,2022(04):55-59
A类：
多维序列
B类：
Grubbs,异常检测方法,计算机技术,数据场,太多,数据量,检测速度,变慢,错判,漏判,相关联,异常指标,整体分析,分析问题,检测算法,多维数据,数据使用,使用优化,孤立森林算法,异常值,异常数据,计算效率
AB值：
0.295177
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